措施员经典口试题：怎样实现一个海量计数体系

我们在开拓中，常常有一些计数相干的事变。譬喻，抖音上的短视频，有评述数，播放数。发送微博的时辰，也有转发数，评述数，点赞数，电商网站上，有着商品售卖金额，商品的出售件数等统计。那么，这些统计是怎么做到的呢?

不难想到，我们可以在用户查察这条评述的时辰，去统计总共有几多个赞。举个例子，你在虎扑上颁发一条评述，每当有人点赞的时辰，城市在评述下面增进一条点赞记录，记录谁谁谁点赞了。当有人会见这条评述的时辰，我们可以行使Mysql的SelectCount语句，对其举办统计，查询总共有几多笔记录，而且返回给前段。这种方案有什么题目呢?当数据量小的时辰，我们总可以很是敏捷地计较到功效。可是跟着数据量的增大，譬喻一条很是火的评述，也许已经稀有十万个赞了，每次都去查询服从都较量低。评述的内容是焦点数据，评述的点赞数是次要数据，假如查询点赞数目的耗时过长，反而会影响首要营业。我们要做的，是只管地少去查询，可能让查询的速率更快。

在此之前的方案，我们每次都是全量Count一遍，那么，我们能不能把这个数据存起来呢?这样子，就不必要每次有人来查询的时辰，都去统计。每次有改观的时辰，就去数据库内里举办selectCount，查询后将功效生涯下来。之后每次有人会见这条评述，我们就直接返回，而不必要举办SelectCount。虽然，每次都去SelectCount也是一个笨要领，我们为什么不每次有人点赞就+1，有人打消点赞就减一呢。我们将点赞数据的电话分为两种变乱，一种是+1，另一种是-1。虽然，这种做法的隐藏风险点就是并发题目，譬喻原本的数据是5，溘然来了两个+1的哀求，因为他们并发执行了，最终的功效酿成6。这种环境下我们必要加锁防备并发，可能让数据库帮我们实现。

仅是这样是远远不足的，我们怎样面临突发的流量呢?譬喻溘然发作了一个热门变乱，溘然火了一条评述，也许10分钟之内就已经几万个点赞了。若是我们每次都去数据库更新，那势必服从会大大低落。为了应对这种突发性的流量，业内的办理方案各人着实都很是认识，不就回收动静行罗列办削峰嘛。可是，这种突发性的流量轻易造成MQ会萃，那么有没有什么好的要领呢?着实很是简朴，原来我们要举办10次+1的操纵，为什么我们不归并成1次+10操纵呢。这样就能大大镌汰数据库的压力，我们一样平常有两场常见的实现方法，一种是对异部行罗列办使命归并，其它一种是我们可以将计数存在缓存上，按期将数据刷到数据库中。

我们更多回收的是第二种要领，而且我们还会进一步优化，就是我们会将点赞的统计存放在Redis这种的缓存中间件上，然后再按期刷到磁盘上。对付这样的统计数据，冷热长短常明明的，根基上，回收回收这种方案，已经可以合用大部门计数辖档退。接待各人存眷我，配合进修，配合前进。各人的支持是我继承唠嗑的动力。

（编辑：河北网）

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